利用拉氏算子对散焦模糊图像进行微分 matlab程序,基于Hough变换的散焦模糊图像复原方法...
时间: 2023-06-20 11:06:30 浏览: 78
以下是利用拉普拉斯算子对散焦模糊图像进行微分的MATLAB程序:
```matlab
% 读取散焦模糊图像
img = imread('blurry_image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 应用拉普拉斯算子
laplacian_img = del2(gray_img);
% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(laplacian_img);
title('微分后的图像');
```
以下是基于Hough变换的散焦模糊图像复原方法的MATLAB程序:
```matlab
% 读取散焦模糊图像
img = imread('blurry_image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 应用Hough变换
[~, theta, rho] = hough(gray_img);
% 找到最大的峰值
peaks = houghpeaks(theta, rho, 'Threshold', 0.5*max(theta(:)));
% 提取直线
lines = houghlines(gray_img, theta, rho, peaks);
% 创建空白图像
recovered_img = zeros(size(gray_img));
% 消除散焦模糊
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
recovered_img = insertShape(recovered_img, 'Line', [xy(1,:) xy(2,:)], 'LineWidth', 5);
end
% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(recovered_img);
title('复原后的图像');
```
请注意,这些程序只是基本示例,需要根据实际情况进行修改和调整。